Lecture 1: Introduction to Research — [📝Lecture Notebooks] [
Lecture 2: Introduction to Python — [📝Lecture Notebooks] [
Lecture 3: Introduction to NumPy — [📝Lecture Notebooks] [
Lecture 4: Introduction to pandas — [📝Lecture Notebooks] [
Lecture 5: Plotting Data — [📝Lecture Notebooks] [[
Discover gists
| #!/usr/bin/env python3 | |
| # Extracts a subset of TLS secrets and injects them in an existing capture file. | |
| # | |
| # Author: Peter Wu <peter@lekensteyn.nl> | |
| import argparse | |
| import os | |
| import shlex | |
| import subprocess | |
| import sys |
A pattern for building personal knowledge bases using LLMs.
This is an idea file, it is designed to be copy pasted to your own LLM Agent (e.g. OpenAI Codex, Claude Code, OpenCode / Pi, or etc.). Its goal is to communicate the high level idea, but your agent will build out the specifics in collaboration with you.
Most people's experience with LLMs and documents looks like RAG: you upload a collection of files, the LLM retrieves relevant chunks at query time, and generates an answer. This works, but the LLM is rediscovering knowledge from scratch on every question. There's no accumulation. Ask a subtle question that requires synthesizing five documents, and the LLM has to find and piece together the relevant fragments every time. Nothing is built up. NotebookLM, ChatGPT file uploads, and most RAG systems work this way.
| step one download install cheakra1n | |
| echo "deb https://assets.checkra.in/debian /" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list | |
| sudo apt-key adv --fetch-keys https://assets.checkra.in/debian/archive.key | |
| sudo apt update | |
| sudo apt-get install checkra1n |
オレは高校生シェル芸人 sudo 新一。幼馴染で同級生の more 利蘭と遊園地に遊びに行って、黒ずくめの男の怪しげな rm -rf / 現場を目撃した。端末をみるのに夢中になっていた俺は、背後から近づいてきたもう1人の --no-preserve-root オプションに気づかなかった。
俺はその男に毒薬を飲まされ、目が覚めたら・・・ OS のプリインストールから除かれてしまっていた!
『 sudo がまだ $PATH に残っていると奴らにバレたら、また命を狙われ、他のコマンドにも危害が及ぶ』
上田博士の助言で正体を隠すことにした俺は、 which に名前を聞かれて、とっさに『gnuplot』と名乗り、奴らの情報をつかむために、父親がシェル芸人をやっている蘭の $HOME に転がり込んだ。ところが、このおっちゃん・・・とんだヘボシェル芸人で、見かねた俺はおっちゃんになりかわり、持ち前の権限昇格能力で、次々と難タスクを解決してきた。おかげで、おっちゃんは今や世間に名を知られた名エンジニア、俺はといえばシェル芸 bot のおもちゃに逆戻り。クラスメートの convert や ojichatや textimg にお絵かきコマンドと誤解され少年ワンライナーお絵かき団を結成させられる始末。
ではここで、博士が作ってくれたメカを紹介しよう。最初は時計型麻酔 kill 。ふたについた照準器にあわせてエンターを押せば、麻酔シグナルが飛び出し、プロセスを瞬時に sleep させることができる。
次に、蝶ネクタイ型 banner 。裏についているダイヤルを調整すれば、ありとあらゆる大きさのメッセージを標準出力できる。必殺のアイテムなら fork 力増強シューズ。電気と磁力で足を刺激し、 :(){ :|:& };: でプロセステーブ
Блокировка самой назойливой рекламы в мире.
Этот user.css старается максимально аккуратно скрывать назойливые рекламные баннеры в сервисах яндекса чтобы не быть обнаруженным.
Яндекс применяет обфуксацию кода рекламных баннеров при обнаружении факта использования блокировщика рекламы, что позволяет ему успешно обходить фильты блокировщиков.
These standards describe how to design and write TypeScript code in this codebase. They are especially intended for agents: before adding patterns, libraries, adapters, or abstractions, read the existing code and prefer the local convention unless it conflicts with the safety/correctness principles below.
When rules pull in different directions, use this order:
- Preserve correctness, safety, and debuggability.
- Follow established project architecture and conventions.
CMake를 왜 쓰는거죠?
좋은 툴은 Visual Studio 뿐입니다. 그 이외에는 전부 사도(邪道)입니다 사도! - 작성자
- 이 문서는 CMake를 주관적으로 서술합니다
- 이 문서를 통해 CMake를 시작하기엔 적합하지 않습니다
https://cgold.readthedocs.io/en/latest/ 3.1 챕터까지 따라해본 이후 기본사항들을 속성으로 익히는 것을 돕기위한 보조자료로써 작성되었습니다